基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测

为提高交通状态指数预测精度,方便市民出行规划和提高相关机构管理预见性,创新研究了基于卷积和递归神经网络融合的交通状态指数预测模型.模型将卷积网络和递归网络进行了融合,由卷积神经网络层和递归神经网络层组成.该模型中的卷积网络能自动提取重要影响因子,同时递归网络能捕捉到前后时序特征,结果显示,得到的融合模型在交通状态指数预...     

基于语料库的航海英语自主学习

以航海英语教学为例,分析了语料库的三种类型及其在航海类学生自主学习上所起的作用,着重指出利用语料库进行英语教学是外语教学的发展趋势。     

认知心理分析对英语语言学习的影响

从心理学的角度分析英语学习的习得过程,并提出一种以大脑注意为中心的学习模式,说明认知心理分析对英语语言学习的重要影响。     

基于互联网的在线测试课促进大学英语自主学习的实践研究

对华北电力大学采用互联网在线英语测试课的手段促进大学英语自主学习的可行性进行了跟踪调查与研究,证明这一教学手段可以帮助解决监控和促进学生自主上机学习的问题,有助于反馈教学信息和指导教学方向,从而保证教学质量和学生的自学效果.     

基于深度强化学习的自动驾驶车辆跟驰行为建模

为提高自动驾驶车辆的跟驰性能,减轻交通震荡干扰的负面影响,研究了1种基于深度强化学习的自动驾驶跟驰模型。在现有奖励函数设计基础上融入对能源消耗的考虑,基于VT-Micro模型构建能耗相关项;同时对使用跟车时距构建行驶效率因素相关项的方法进行优化,添加虚拟速度来避免在交通震荡场景中出现计算溢出和车间距过近的问题。为克服过往抑制震荡研究中仅用闭合环状模拟道路和仿真车辆轨迹开展训练的局限性,选用NGSIM轨迹数据中交通震荡阶段的驾驶员行为特征搭建训练环境,应用双延迟深度确定性策略梯度算法（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient Algorithm,TD3）训练形成多目标优化的跟驰模型。进一步构建模型性能测试评价体系,对比分析TD3模型与其他传统模型在跟车与交通震荡2类测试场景中的表现。跟车测试场景实验结果表明：在舒适度与行驶效率上,TD3模型和传统自适应巡航控制（Adaptive Cruise Control, ACC）模型表现相近,二者均优于人类驾驶员;在安全性上,TD3模型相较于传统ACC模型安全隐患降低53.65%,相较于人类驾驶...     

小样本下基于迁移学习与LSTM的雾天高速公路车辆跟驰模型

由于在现实生活中能够采集到的不同雾天等级的高速公路车辆跟驰样本有限,导致雾天跟驰模型精度不佳,为此在长短时记忆神经网络（long short-term memory,LSTM）跟驰模型的基础上,采用迁移学习（transfer learning,TL）方法来提升雾天跟驰模型的性能。利用驾驶模拟实验平台搭建高速公路雾天与正常天气2种实验场景进行驾驶模拟实验,获得296组正常天气下（源域）的跟驰样本与100组雾天下（目标域）的跟驰样本。提出了基于最长公共子序列（longest common sequence solution,LCSS）的迁移样本选择方法,从源域中选出100个样本迁移至目标域中,通过扩大训练样本提升LSTM从源域、目标域特征到目标域输出的端对端泛化学习能力,得到雾天高速公路车辆跟驰模型。为对比所提样本迁移方法对LSTM模型的效用,将LSTM-TL模型与训练样本全部来源于源域的LSTM-S模型和训练样本全部来源于目标域的LSTM-T模型进行对比,LSTM-TL模型的均方误差、均方根误差和平均绝对误差比LSTM-S模型分别减小47.5%、27.7%和46.5%,比LSTM-T模型...     

行动导向教学范式下中职汽车专业课学习满意度调查

学习满意度对于职业教育行动导向教学范式的推进至关重要。通过对中职汽车专业课程行动导向教学范式开展了教育行动研究,并于整体教学活动结束后对学习者进行问卷调查,深入研究学习者对行动导向教学活动的满意程度,以及教学活动各环节与行动导向教学的关联性。研究发现：行动导向教学活动的整体均值为3.729,皆高于中间值3,表明学习者对行动导向教学学习满意度较高;行动导向教学对教师教学、自主学习、小组合作、过程性评价等具有显著性正向影响。     

外语学习中的动机类型研究

通过调查问卷的方式,了解非英语专业学生外语学习中的动机类型情况,旨在为未来的外语教学和学习起到一定的启示和指导作用。研究结果表明非英语专业学生外语学习中的动机以工具型为主。     

基于深度自编码模型和马氏距离的起重机泵健康评估

为准确、可靠、有效地进行起重机泵健康评估,通过对多台不同使用年限的起重机进行试验,获取起重机实际运行时的泵信号,采用深度自编码模型(DAE)与马氏距离(MD)结合的方式,揭示泵性能退化和评估健康状况,对比统计特征、EMD、MLP、CNN等特征学习方法,表明该方法具有良好的性能.